粮食水分含量是粮食质量的关键指标，直接影响粮食的收购、运输、储藏、加工、贸易等过程。目前在国内粮食收购时，凭手摸牙咬或者传统检测方法来判断粮食的水分，存在测定结果极不可靠、检测时间长、浪费人力物力等问题。为了快速、准确检测粮食水分，设计了基于微波的粮食水分检测系统，通过检测微波信号与被测粮食相互作用前后微波幅值、相位等变化，推算出粮食水分含量。 【基于微波的粮食水分检测系统设计】 粮食的水分含量是衡量其质量的重要标准，它对粮食的各个环节，包括收购、运输、储藏、加工和贸易等，都有着深远影响。传统的水分检测方法，如手摸牙咬或传统检测手段，存在着结果不可靠、耗时长以及人力物力浪费的问题。因此，开发一种快速且精确的检测系统显得至关重要。 微波水分检测技术应运而生，这是一种无损检测的新技术，具有高精度、宽测量范围、良好的稳定性和适应动态检测的能力。微波因为其高频率和强穿透性，可以深入粮食内部，检测到粮食的整体水分含量，而不只是表面水分。粮食中的水分，作为极性分子，在微波场中会极化，从而对微波的吸收、反射等性质产生显著变化，这就是微波水分检测的基础。相较于电容法和电阻法等传统方法，微波检测具有更高的准确性和通用性，适合不同厚度和密度的粮食检测。 系统设计方面，基于微波的粮食水分检测系统主要由微波发生器、微波传感器天线、温度传感器、检测控制器以及分析处理单元组成。微波发生器工作在10.5 GHz频率，传感器通常采用透射式检测，确保能够穿透较厚的物料。隔离器用于防止反射信号影响源信号的稳定性，检波器则将微波信号转化为电信号，通过检测控制器进行放大、滤波和A/D转换，最终通过串行总线与计算机进行数据交换，实现实时数据显示和数据分析。同时，系统会结合温度传感器的数据进行温度补偿，以提升检测精度。 硬件设计中，检测控制器是核心部分，包括放大滤波电路、A/D转换器、微控制器、键盘、LCD显示和串行总线接口。微波传感器的信号经过处理后，由A/D转换器转化为数字信号，然后在LCD上实时显示水分含量。键盘接口允许用户进行参数设置和水分标定，串口则负责与计算机的数据通信。微控制器选择Microchip公司的PIC18F6527，具有低功耗、高抗干扰能力及丰富的外围接口。A/D转换器AD7806提供高分辨率的采样，确保检测精度。系统采用5 V工作电压，采用光电隔离减少外部干扰，增强系统可靠性。 软件设计包括数据采集、水分值标定、水分值推算、系统灵敏度调节和显示模块。系统灵敏度的调整使得该检测系统能够适应不同的粮食种类和状态，优化检测效果。 基于微波的粮食水分检测系统设计旨在解决传统检测方法的不足，通过微波技术实现快速、准确的水分测定，有助于提高粮食产业的效率和准确性，保障粮食的质量安全。

目前,我国肯定进口转基因粮食的"研究和试验"用途。未来《粮食法》要有效区分合法转基因粮食与非法转基因粮食,禁止非法转基因粮食的商业化进口。开放发展是新发展理念之一,开放发展并非随意"开放"、全盘"开放",而是在合法"开放"基础上实现"安全发展"。非法转基因粮食进口直接冲击国内粮食供给、粮食质量、粮食价格,违背开放发展理念的初衷,严重侵蚀粮食权的实现。我国应当在转基因粮食进口准入前进行全面风险评估,严防人体试验;进口当期要加强市场准入规制,以强制标识为核心推动严格检测;在后续处理中加强责任追究与法律救济,拓宽巨额赔偿途径。转基因问题关乎我国国民身体素质和中华民族的长远发展,必须正确对待"开放发展",为粮食权而奋斗。

从分析抚顺地区建国以来粮食产量起伏变化出发，探讨造成粮食产量变化波动的气候因素，并以此为依据分析抚顺地区气候变化规律和预测未来粮食产量。

利用1986―2010年江苏省63个气象站的常规气象数据和粮食单产统计资料，分析了苏北、苏中、苏南地区和江苏全省三种时间尺度的气候变化特征；基于自助抽样(bootstrap)和一元线性回归的方法，研究了各区和全省粮食产量对作物年(11月一次年10月)、夏粮―秋粮生长季(11月―次年5月和6―10月)和月尺度气候要素的响应；并定量评价了过去25 a气候变化对各区和全省粮食产量的影响以及各气候要素的贡献。结果表明：1)在作物年、夏粮一秋粮生长季以及月尺度上，三区和全省各气候要素均发生了不同程度的变化，且存在一

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中国粮食生产的计量经济学预测模型研究，龚悦，温晓惠，本文基于我国1978-2007年的粮食生产及其影响因素的数据，采用Cobb-Douglas生产函数建立粮食生产的预测模型，并进行计量经济学分析。研究

基于深度学习的粮食作物病虫害识别系统源码+教程（毕业设计）.zip已获导师指导并通过的高分项目。本项目是一个非常完整的深度学习实践项目，内附教程+论文。 目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于 云计算技术与人工智能深度学习的计算机视觉技术，开发了一套跨平 台、易使用的农作物病虫害自动识别系统，大幅降低了人工智能技术的使用门槛，使农业 从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。 基于深度学习的粮食作物病虫害识别系统源码+教程（毕业设计）.zip已获导师指导并通过的高分项目。本项目是一个非常完整的深度学习实践项目，内附教程+论文。 目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于 云计算技术与人工智能深度学习的计算机视觉技术，开发了一套跨平 台、易使用的农作物病虫害自动识别系统，大幅降低了人工智能技术的使用门槛，使农业 从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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